Statistiques ETBX pour l’HCERES 2020
Initialisation et import des données
## Manipulation de données
library(tidyverse)
library(purrr)
library(igraph)
## Package pour l'import de .bib
library(bib2df)
library(bibliometrix)
## Thème INRAE
source("R/theme_inrae.R")# Liste des fichiers bib irsteadoc
list_bib <- list.files(pattern = "\\.bib$")[-1] # Pour ne pas prendre biball
# Import et mise en tableau
bib_df <- purrr::map_df(list_bib,bib2df::bib2df)Barplot général de toutes les entrées
bib_df %>% select(NOTE, AUTHOR, TITLE, YEAR) %>%
unnest(AUTHOR) %>%
group_by(YEAR,NOTE) %>%
summarise(n = n_distinct(TITLE)) %>%
ungroup() %>%
arrange(desc(n)) %>%
ggplot(aes(x = reorder(NOTE, n), y = n)) +
geom_col(color = "black", aes(fill = NOTE))+
geom_label(aes(label = n)) +
facet_wrap(~YEAR, scales = "free") +
guides(fill = FALSE) +
coord_flip() +
theme_inrae() +
labs(title = "Nombre d'entrées bibliographiques par catégorie de document", subtitle = "Tous les agents confondus", caption = "Export IrsteaDoc du 06/02/2020") +
theme(axis.title = element_blank()) 
TO-DO: Idem mais “chercheurs” uniquement
Nombre d’Article à Comité de Lecture (ACL) par année.
bib_df %>% select(NOTE, AUTHOR, TITLE, YEAR) %>%
unnest(AUTHOR) %>%
group_by(YEAR, NOTE) %>%
filter(NOTE %in% c("Article de revue scientifique à comité de lecture","Communication scientifique avec actes")) %>%
summarise(n = n_distinct(TITLE)) %>%
mutate(n_publi = sum(n)) %>%
ungroup() %>%
arrange(YEAR) %>%
mutate(YEAR = as.character(YEAR)) %>%
ggplot(aes(x = YEAR, y = n)) +
geom_col(color = "black", aes(fill = NOTE))+
geom_label(aes(y = n_publi,label = n_publi), size = 6) +
scale_fill_inrae(name = "Catégorie")+
theme_inrae() +
theme(axis.title.x = element_blank())+
labs(title = "Nombre d'ACL par année", subtitle = "Tous les agents confondus", y = "Nombre d'ACL")
TO-DO: Idem mais “chercheurs” uniquement
Sélection des auteurs ETBX
TODO : Attention il faudra regrouper manuellement certains noms composés … Adeline Alonso-Ugaglia par exemple de BSA y est 2 fois (et ça a sûrement pu arriver pour des gens d’ETBX). Dans ce cas là, les noter et on fusionnera ici ces noms avant de faire des stats/graphes.
# Il y 5 entrées qui sont problématiques (pas le meme nombre d'auteur et d"affilliation, qui sont les critères que j'utilise) et à corriger manuellement (pour le moment retirées) :
a_traiter <- c("PUB00057566","PUB00057565","PUB00061139","PUB00063885","PUB00056781")
auteurs_ETBX <- bib_df %>%
select(AUTHOR,AFFILIATION, BIBTEXKEY) %>%
filter(!BIBTEXKEY %in% a_traiter) %>%
rowwise() %>%
mutate(AFFILIATION = list(as.list(strsplit(AFFILIATION, ";")[[1]]))) %>%
unnest() %>%
unnest() %>%
mutate(AFFILIATION = str_trim(AFFILIATION)) %>%
filter(AFFILIATION %in% c("IRSTEA BORDEAUX UR ETBX FRA","INRAE BORDEAUX UR ETBX FRA")) %>%
distinct(AUTHOR) %>%
pull()
auteurs_ETBX## [1] "Kuentz Simonet, V." "Labenne, A." "Rambonilaza, T."
## [4] "Lescot, J.M." "Terreaux, J.P." "Vernier, F."
## [7] "Leccia Phelpin, O." "Barberis, D." "Scordia, C."
## [10] "Carter, C." "Rulleau, B." "Piller, O."
## [13] "Ginelli, L." "Gilbert, D." "Ung, H."
## [16] "Dehez, J." "Banos, V." "Krieger, S.J."
## [19] "Deldrève, V." "Aka, J." "Bouleau, G."
## [22] "Salles, D." "Brahic, E. " "Deuffic, P."
## [25] "Dachary Bernard, J." "Candau, J." "Gassiat, A."
## [28] "Lafon, S." "Brahic, E." "Hautdidier, B."
## [31] "Le Floch, S." "Ayala Cabrera, D." "Braun, M."
## [34] "Le Gat, Y." "Zahm, F." "Hervé, L."
## [37] "Dubot, C." "Sergent, A." "Carter, C"
## [40] "Rocle, N." "Large, A." "Tomasian, M."
## [43] "Renaud, E." "Pallandre, K." "Cholet, L."
## [46] "Vacelet, A." "Husson, A." "Stricker, A.E."
## [49] "Metin, J." "Lyser, S." "Joalland, O."
## [52] "Macary, F." "Labbouz, B." "Leccia, O."
## [55] "Kuentz Simmonet, V." "Migneaux, Marie" "Ayala, D."
## [58] "Gremmel, J." "Pham, T." "Rambonilaza, M."
## [61] "Ben Adj Abdallah, K." "Boschet, C." "Pillot, J."
## [64] "Aubrun, C." "Bouet, B." "Deldreve, V."
## [67] "Migneaux, M." "Aouadi, N." "Le Net, J."
## [70] "Bouleau, G" "Vergneau, F." "Thomas, A."
## [73] "Girard, S." "Petit, K." "Stricker, A. E."
## [76] "LATOUR, Jeanne" "Conchon, P." "Ivanovsky, V."
## [79] "Cazals, C." "Legat, Y." "Kuentz-Simonet, V."
## [82] "Ginter, Z." "Leccia-Phelpin, O." "Banos, V"
## [85] "Roussary, A." "Mainguy, G." "De Godoy Leski, C."
## [88] "Andro, L." "Dachary-Bernard, J." "Drouaud, F."
## [91] "Uny, D." "LeGat, Y." "Chambon, C."
## [94] "Guerendel, F." "Boutet, A.C."Récupération de données bibliométriques
Les données telles que le nombre de citations ne sont pas présentes dans l’export IrsteaDoc. Il faut donc chercher ces informations par une requête sur les principaux moteurs de recherche dédiés. Scopus a fourni le plus de résultats avec 58 retours basés sur le DOI. Environ 40 infos de citation ont également été récupérées manuellement via google scholar.
Construction de la base de DOIs
## J'ai retrouvé quelques DOI à la main
complement_doi <- read_csv2("complement_doi.csv")
## Ces 16 entrées ne sont que dans HAL (aucune info citation)
doi_hal <- complement_doi %>% filter(str_detect(DOI,"hal-"))
## Ces entrées ont un DOI OK à ajouter
doi_ok <- complement_doi %>% filter(str_detect(DOI,"10.")) %>% select(-citations)
## Ces entrées n'ont pas de DOI mais j'ai relevé quand c'était possible leur nombre de citations
citations <- complement_doi %>% filter(!is.na(citations)) %>% rename(nb_citations=citations) %>%
select(BIBTEXKEY,nb_citations)
base_doi <- bib_df %>%
filter(NOTE %in% c("Article de revue scientifique à comité de lecture","Communication scientifique avec actes")) %>%
select(BIBTEXKEY,AUTHOR,TITLE,DOI) %>%
mutate(DOI = str_remove_all(DOI,"http://dx.doi.org/")) %>%
filter(!BIBTEXKEY %in% doi_ok$BIBTEXKEY) %>%
bind_rows(doi_ok) %>% drop_na(DOI)Requête SCOPUS
## Voici la requête à effectuer sur Scopus > Advanced
Scopus_Request <- base_doi %>%
mutate(request = paste0("DOI(",DOI,")")) %>%
pull(request) %>%
paste0(collapse = " OR ")
## On lit l'export Scopus
scopus_data_raw <- bibliometrix::readFiles("bdd_biblio/scopus_doi.bib") %>%
bibliometrix::convert2df(dbsource = "scopus", format = "bibtex")##
## Converting your scopus collection into a bibliographic dataframe
##
## Articles extracted 58
## Done!
##
##
## Generating affiliation field tag AU_UN from C1: Done!scopus_data <- scopus_data_raw %>% tbl_df() %>%
select(DOI = DI,nb_citations = TC) %>%
arrange(desc(nb_citations))
## On refait la jointure avec les données initiales, et on ajoute les données de citation
new_bib_df <- scopus_data %>%
mutate(DOI = tolower(DOI)) %>%
inner_join(base_doi %>% mutate(DOI = tolower(DOI)), by = "DOI") %>%
select(BIBTEXKEY,nb_citations) %>%
bind_rows(citations) %>%
full_join(bib_df, by = "BIBTEXKEY") %>%
unique()Nous avons récupé des information bibliométriques Scopus (dont les citations) pour 94 ACL / 125.
Analyse du nombre de citations
nb_citations_an <- new_bib_df %>% group_by(YEAR) %>% summarise(nb_citations = sum(nb_citations,na.rm=TRUE))
nb_citations_an| YEAR | nb_citations |
|---|---|
| 2017 | 137 |
| 2018 | 78 |
| 2019 | 26 |
| 2020 | 1 |
# On enlève 2020 car plombe le résultat.
nb_moy_citation_an <- mean(nb_citations_an$nb_citations[-4])
nb_moy_citation_an## [1] 80.33333On a donc 80 citations en moyenne par an sur la base de 94 documents parmis les 125 recensés ACL (sur 2017-2019). En toute logique, les articles publiés en 2017 ont été cités plus de fois (car plus nombreux, et surtout plus anciens).
Collaborations
National
vec_affiliations <- new_bib_df %>%
select(AFFILIATION) %>%
mutate(delinked = str_split(AFFILIATION, " ; ")) %>%
pull(delinked) %>%
unlist()
links <- tibble(origin = "INRAE BORDEAUX UR ETBX FRA", collab = vec_affiliations) %>%
filter(!collab %in% c("IRSTEA BORDEAUX UR ETBX FRA","INRAE BORDEAUX UR ETBX FRA")) %>%
mutate(origin_country = str_sub(origin, start= -3)) %>%
mutate(collab_country = str_sub(collab, start= -3)) %>%
filter(collab_country == "FRA") %>%
select(-origin_country,-collab_country) %>%
group_by(origin) %>%
count(collab) %>%
ungroup() n_distinct(links$collab)## [1] 143ETBX a co-publié avec 143 structures françaises différentes.
Vision barplot top 10
Visualisation des 10 structures françaises avec lesquelles ETBX collabore le plus :
links %>%
arrange(desc(n)) %>%
slice(1:10) %>%
ggplot(aes(x = reorder(collab,n), y = n)) +
geom_col(fill = "#00a3a6", color ="black") +
geom_label(aes(label = n)) +
coord_flip() +
theme_inrae() +
labs(y = "Nombre de co-publications", x = "Structure", title = "Nombre de collaborations nationales")
Vision network
J’ai tenté de remplacer les noms de structure par des abbréviations pour que ça soit lisible… mais c’est presque incompréhensible…
links$collab <- toupper(abbreviate(links$collab))
network <- igraph::graph_from_data_frame(d=links, directed=F)
plot(network, edge.width = E(network)$importance/2)
International
vec_affiliations <- new_bib_df %>%
filter(NOTE %in% c("Article de revue scientifique à comité de lecture","Communication scientifique avec actes")) %>%
select(AFFILIATION) %>%
mutate(delinked = str_split(AFFILIATION, " ; ")) %>%
pull(delinked) %>%
unlist()
links <- tibble(origin = "INRAE BORDEAUX UR ETBX FRA", collab = vec_affiliations) %>%
filter(!collab %in% c("IRSTEA BORDEAUX UR ETBX FRA","INRAE BORDEAUX UR ETBX FRA")) %>%
mutate(origin_country = str_sub(origin, start= -3)) %>%
mutate(collab_country = str_sub(collab, start= -3)) %>%
mutate(collab_country = toupper(collab_country)) %>%
group_by(origin_country) %>%
count(collab_country) %>%
ungroup() %>%
select(origin_country,collab_country,importance=n) %>%
filter(!collab_country %in% c("FRA","-")) %>%
mutate(origin_country = recode(origin_country,"FRA"="ETBX")) n_distinct(links$collab_country)## [1] 38ETBX a co-publié avec 38 pays différents.
Vision barplot top 10
Visualisation des 10 pays avec lesquels ETBX collabore le plus :
links %>%
arrange(desc(importance)) %>%
slice(1:10) %>%
ggplot(aes(x = reorder(collab_country,importance), y = importance)) +
geom_col(fill = "#00a3a6", color ="black") +
geom_label(aes(label = importance)) +
coord_flip() +
theme_inrae() +
labs(y = "Nombre de co-publications", x = "Pays", title = "Top 10 des pays collaborateurs")
Vision network
network <- igraph::graph_from_data_frame(d=links, directed=F)
plot(network, edge.width = E(network)$importance/2)